Longitudinal costs and health service utilisation associated with primary care reforms in Ontario: a retrospective cohort study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Over the last 20 years, the Canadian province of Ontario implemented several new models of primary care focusing on changes to physician remuneration, clinics led by nurse practitioners and the introduction of interprofessional primary care teams. Health outcome and cost evaluations of these models thus far have been mostly cross-sectional and in some cases results from these studies were conflicting. The aim of this population-based study is to investigate short, medium and long-term effectiveness of these reforms over the past 15-20 years. METHODS AND ANALYSIS: This is the protocol for a retrospective cohort study including fee-for-service (FFS) and community health centre cohorts (control cohorts) or patients who switched from either being unattached or from FFS to a new practice model (eg, capitation, enhanced FFS, team, nurse practitioner-led) from 1997 to 2020. The primary outcome is total healthcare costs and secondary outcomes are primary care costs, other (non-primary care) health costs, hospitalisations, length of stay, emergency department visits, accessibility and mortality. A combination of hard and propensity matching will be used where relevant. Outcomes will be adjusted for demographic and health factors and measured annually. Interrupted time series models will be used where data permits and difference-in-differences methods will be used otherwise. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval has been received from Queens University and Memorial University. The dissemination plan includes conference presentations, papers, brief evidence summaries targeted at select audiences and knowledge brokering sessions with key stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».